// Includes
#include <iostream>
#include <string.h>

#include "entera.cuh"

#include "../utils///cuPrintf.cu"

//Incluyo la clase Random para la generación de números aleatorios en CUDA
#include "../utils/Random.cu"

//Incluyo la clase global.cu  que contiene las variables y funciones globales
#include "../utils/global.cuh"

//Incluyo la clase enteraCPU.cu para procesar las islas en CPU
#include "enteraCPU.cu"

//Incluyo la clase donde se calcula el fitness
#include "../fitness/fitnessEntera.cu"

//Incluyo la clase donde se inicializa la poblacion manualmente
#include "../inicializacion/initEntera.cu"
#include "../inicializacion/initEnteraCPU.cu"

using namespace std;

/****************** Representacion entera ********************/

/******************* Implementacion de Funciones del Device *****************/
__global__ void inicializarPoblacionEntera(int* poblacion, float* fitnessActualDevice, struct Random randomGPU, int cantCromosomasPoblacion, float* fitnessOrdenadoDevice, float* matrizTiemposDevice){
	//Obtengo posicion a escribir.
	int posicionCromosoma = threadIdx.y * cantGenesEnCromosomaDevice * 2 + blockIdx.y * totalGenesEnPoblacionDevice;
	int posicionFitness = threadIdx.y * 2 + blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice;
	int indiceRandom = threadIdx.y + blockIdx.y * blockDim.y;
	for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosomaDevice * 2; i++){
		//Genero valor aleatorio.
		int r = obtenerNumeroEnRangoEntera(getRandomInt(randomGPU, indiceRandom));
		poblacion[posicionCromosoma+i] = r;
	}
	fitnessActualDevice[posicionFitness] = calcularFitnessEnteraGPU(poblacion, posicionCromosoma, matrizTiemposDevice);
	fitnessActualDevice[posicionFitness + 1] = calcularFitnessEnteraGPU(poblacion, posicionCromosoma + cantGenesEnCromosomaDevice, matrizTiemposDevice);
	fitnessOrdenadoDevice[posicionFitness] = fitnessActualDevice[posicionFitness];
	fitnessOrdenadoDevice[posicionFitness + 1] = fitnessActualDevice[posicionFitness + 1];
}

__global__ void mainKernelEntera(int* poblacionActualDevice, int* nuevaPoblacionDevice,  float* fitnessActualDevice, float* nuevoFitnessDevice, int* poblacionActualAcambiarDevice, int* nuevaPoblacionAcambiarDevice, int* individuosAMigrarDevice, float* probabilidadRuletaDevice, float* fitnessTotalParaRuletaDevice, struct Random r, int * individuoAMigrarGPUaCPUdevice, float* fitnessOrdenadoDevice, int* vectorIndicesFitnessOrdenado, int iteracion, int* mejorIndividuoGPUDevice, float* mejorFitnessIndividuoGPUDevice, float* matrizTiemposDevice){
	if(tipoSeleccionDevice == 2){
		asignarProbabilidadRuletaEntera(fitnessActualDevice, probabilidadRuletaDevice, fitnessTotalParaRuletaDevice, r);
	}
	//genero numero aleatorio entre 0 y cant individuos por poblacion
	int posicionCromosoma1 = seleccionEntera(fitnessActualDevice, probabilidadRuletaDevice, r, tipoSeleccionDevice, vectorIndicesFitnessOrdenado);
	int posicionCromosoma2 = seleccionEntera(fitnessActualDevice, probabilidadRuletaDevice, r, tipoSeleccionDevice, vectorIndicesFitnessOrdenado);

	cruzamientoRepresentacionEntera(poblacionActualDevice, nuevaPoblacionDevice, posicionCromosoma1, posicionCromosoma2, probabilidadCruzamientoDevice, r, tipoCruzamientoDevice);
	mutacionEntera(nuevaPoblacionDevice, probabilidadMutacionDevice, r, tipoMutacionDevice);
	asignarFitnessEntera(nuevaPoblacionDevice, nuevoFitnessDevice, fitnessOrdenadoDevice, matrizTiemposDevice);
	reemplazoEntera(poblacionActualDevice, nuevaPoblacionDevice, poblacionActualAcambiarDevice, nuevaPoblacionAcambiarDevice, fitnessActualDevice, nuevoFitnessDevice, tipoReemplazoDevice);

	if((iteracion + 1) % generacionesMigrarDevice == 0 || imprimirPoblacionEnteraDevice == 0){
		__syncthreads();
		if(threadIdx.x == 0){
			if((iteracion + 1) % generacionesMigrarDevice == 0)
				individuosAMigrarRepresentacionEntera(nuevoFitnessDevice, nuevaPoblacionDevice, individuosAMigrarDevice, individuoAMigrarGPUaCPUdevice);
			if(imprimirPoblacionEnteraDevice == 0){
				//obtengo el mejor individuo
				int posMejor = obtenerMejorIndividuoEntera(nuevoFitnessDevice);
				for(int i = 0; i < cantGenesEnCromosomaDevice; i++){
					mejorIndividuoGPUDevice[i + blockIdx.y * cantGenesEnCromosomaDevice] = nuevaPoblacionDevice[posMejor+i];
				}
				//asignar mejor fitness
				mejorFitnessIndividuoGPUDevice[blockIdx.y] = nuevoFitnessDevice[posMejor/cantGenesEnCromosomaDevice];
			}
		}
	}
}

__global__ void obtenerMejoresIndividuosEntera(int* poblacion, float* fitness, int* mejorIndividuoDevice, float* mejorFitnessIndividuoGPUDevice){
	//obtengo el mejor individuo
	int posMejor = obtenerMejorIndividuoEntera(fitness);
	for(int i = 0; i < cantGenesEnCromosomaDevice; i++){
		mejorIndividuoDevice[i + blockIdx.y * cantGenesEnCromosomaDevice] = poblacion[posMejor+i];
	}
	//asignar mejor fitness
	mejorFitnessIndividuoGPUDevice[blockIdx.y] = fitness[posMejor/cantGenesEnCromosomaDevice];
}

/******************* Implementacion de Funciones de Migracion *****************/

//Obtiene el mejor individuo de una poblacion (1 bloque por poblacion)
//selecciona el mejor elemento
__device__ int obtenerMejorIndividuoEntera(float* vectorFitness){
	float mejor = INT_MIN;
	int indiceMejor;
	float valorFitness;
	int indiceMemoria = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice;
	for(int i = 0; i< cantCromosomasPoblacionDevice; i++){
		valorFitness = vectorFitness[indiceMemoria+i];
		if(valorFitness > mejor){
			mejor = valorFitness;
			indiceMejor = i;
		}
	}
	int posicionCromosomaMejor = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice * cantGenesEnCromosomaDevice + indiceMejor * cantGenesEnCromosomaDevice;
	return posicionCromosomaMejor;
}

//Obtiene el indice del peor individuo y del fitness del peor individuo de una poblacion (1 bloque por poblacion) y retorna por referencia en el arreglo indices
__device__ void obtenerPeorIndividuoEntera(float* vectorFitness, int indices[2]){
	float peor = INT_MAX;
	int indicePeor;
	float valorFitness;
	int posicionCromosomaPeor;
	int indiceMemoria = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice;
	for(int i = 0; i< cantCromosomasPoblacionDevice; i++){
		valorFitness = vectorFitness[indiceMemoria+i];
		if(valorFitness < peor){
			peor = valorFitness;
			indicePeor = i;
		}
	}
	posicionCromosomaPeor = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice * cantGenesEnCromosomaDevice + indicePeor * cantGenesEnCromosomaDevice;
	indices[0] = posicionCromosomaPeor;
	indices[1] = indicePeor;
}

__global__ void migracionRepresentacionEntera(int* poblacionActualDevice, float* fitnessActualDevice, int* individuosAMigrarDevice, struct Random randomGPU, int* individuoAMigrarCPUaGPUdevice, float* matrizTiemposDevice){
	int indices[2];
	obtenerPeorIndividuoEntera(fitnessActualDevice, indices);
	int posicionCromosomaEmigrante = indices[0];
	//int posicionCromosomaInmigrante = ((blockIdx.y - 1) % cantidadPoblacionesGPUDevice )* cantGenesEnCromosomaDevice;
	int posicionCromosomaInmigrante;
	int aux;

	if(blockIdx.y == 0){
		aux = cantidadPoblacionesGPUDevice - 1;
	}else{
		aux = (blockIdx.y - 1) % cantidadPoblacionesGPUDevice;
	}

	//cuPrintf("blockIdx.y - 1 = %d \n", blockIdx.y - 1);
	//cuPrintf("aux = %d \n", aux);

	posicionCromosomaInmigrante = aux * cantGenesEnCromosomaDevice;


	if(blockIdx.y == 0 && cantidadPoblacionesCPUDevice > 0){
		for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i++){
			poblacionActualDevice[posicionCromosomaEmigrante+i] = individuoAMigrarCPUaGPUdevice[i];
		}
	}else{
		for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i++){
			poblacionActualDevice[posicionCromosomaEmigrante+i] = individuosAMigrarDevice[posicionCromosomaInmigrante+i];
		}
	}
	int posicionFitness = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice + indices[1];
	fitnessActualDevice[posicionFitness] = calcularFitnessEnteraGPU(poblacionActualDevice, posicionCromosomaEmigrante, matrizTiemposDevice);

	//cuPrintf("posicionCromosomaInmigrante = %d \n", posicionCromosomaInmigrante);
	//cuPrintf("posicionCromosomaEmigrante = %d \n", posicionCromosomaEmigrante);
	//cuPrintf("posicionFitness = %d \n", posicionFitness);
}


__device__ void individuosAMigrarRepresentacionEntera(float* nuevoFitnessDevice, int* nuevaPoblacionDevice, int* individuosAMigrarDevice, int* individuoAMigrarGPUaCPUdevice){
	int posicionMejorIndividuo = obtenerMejorIndividuoEntera(nuevoFitnessDevice);
	if(cantidadPoblacionesCPUDevice > 0 && blockIdx.y == cantidadPoblacionesGPUDevice - 1){
		for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i++){
			individuoAMigrarGPUaCPUdevice[i] = nuevaPoblacionDevice[posicionMejorIndividuo+i];
		}
	}else{
		for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i++){
			individuosAMigrarDevice[blockIdx.y*cantGenesEnCromosomaDevice + i] = nuevaPoblacionDevice[posicionMejorIndividuo+i];
		}
	}
}

/******************* Implementacion de Funciones del Device *****************/

__device__ void asignarProbabilidadRuletaEntera(float* fitnessActualDevice, float* probabilidadRuletaEntera, float* fitnessTotalParaRuletaDevice, struct Random randomGPU){
	__syncthreads();
	if(threadIdx.y == 0){
		fitnessTotalParaRuletaDevice[blockIdx.y] = 0;
		for(int i = blockIdx.y*cantCromosomasPoblacionDevice; i < blockIdx.y*cantCromosomasPoblacionDevice + cantCromosomasPoblacionDevice; i++){
			fitnessTotalParaRuletaDevice[blockIdx.y] += fitnessActualDevice[i];
		}
	/*}
	if(blockIdx.y == 0){*/
		for(int i = blockIdx.y*cantCromosomasPoblacionDevice; i < blockIdx.y*cantCromosomasPoblacionDevice + cantCromosomasPoblacionDevice; i++){
			probabilidadRuletaEntera[i] = fitnessActualDevice[i]/fitnessTotalParaRuletaDevice[blockIdx.y] * 100;
		}
	}
}

/******************* Implementacion de Funciones de Selecccion *****************/

__device__ int seleccionEntera(float* vectorFitness, float* probabilidadRuletaDevice, struct Random randomGPU, int ejecutarFuncion, int* vectorIndicesFitnessOrdenado){
	int resultado = -1;
	if(ejecutarFuncion == 0){
		resultado = seleccionPorRangoEntera(vectorIndicesFitnessOrdenado, randomGPU);
	}else{
		if(ejecutarFuncion == 1){
			resultado = seleccionPorTorneoEntera(vectorFitness, randomGPU);
		}else{
			if(ejecutarFuncion == 2){
				resultado = seleccionRuedaRuletaEntera(probabilidadRuletaDevice, randomGPU);
			}
		}
	}
	return resultado;
}


//Seleccion por torneo
//selecciona 2 individuos al azar y devuelve la posicion del mejor
__device__ int seleccionPorTorneoEntera(float* vectorFitness, struct Random randomGPU){
	//cuPrintf("*** Seleccion por torneo ***\n");
	int indiceRandom = threadIdx.y + blockIdx.y * blockDim.y;
	unsigned int r = getRandomInt(randomGPU, indiceRandom)% cantCromosomasPoblacionDevice;
	int posicionFitnessAleatoria1 = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice + r;
	int posicionCromosomaAleatoria1 = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice * cantGenesEnCromosomaDevice + r * cantGenesEnCromosomaDevice;
	r = getRandomInt(randomGPU, indiceRandom)% cantCromosomasPoblacionDevice;
	int posicionFitnessAleatoria2 = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice + r;
	int posicionCromosomaAleatoria2 = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice * cantGenesEnCromosomaDevice + r * cantGenesEnCromosomaDevice;
	if(vectorFitness[posicionFitnessAleatoria1] > vectorFitness[posicionFitnessAleatoria2])
		return posicionCromosomaAleatoria1;
	return posicionCromosomaAleatoria2;
}


//Seleccion elitista
//selecciona el mejor o segundo mejor elemento segun se indica en indiceMejor con un 1 o con un 2
__device__ int seleccionPorRangoEntera(int* vectorIndicesFitnessOrdenado, struct Random randomGPU){
	//cuPrintf("*** Seleccion por rango ***\n");
	int indiceRandom = threadIdx.y + blockIdx.y * blockDim.y;
	unsigned int indiceMejor = getRandomInt(randomGPU, indiceRandom)% cantidadIndividuosSeleccionPorRangoDevice;
	//cuPrintf("indiceMejor = %d\n", indiceMejor);
	//cuPrintf("vectorIndicesFitnessOrdenado[%d] = %d\n", blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice + indiceMejor, vectorIndicesFitnessOrdenado[blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice + indiceMejor]);
	int posicionCromosoma = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice * cantGenesEnCromosomaDevice + vectorIndicesFitnessOrdenado[blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice + indiceMejor] * cantGenesEnCromosomaDevice;
	return posicionCromosoma;
}

__device__ int seleccionRuedaRuletaEntera(float* probabilidadRuletaDevice, struct Random randomGPU){
	int indiceRandom = threadIdx.y + blockIdx.y * blockDim.y;
	float aux = getRandomInt(randomGPU, indiceRandom);
	float r = fmod(aux, 100);
	//cuPrintf("r, %f\n", r);
	float suma = probabilidadRuletaDevice[blockIdx.y*cantCromosomasPoblacionDevice];
	//cuPrintf("suma %f\n", suma);
	int i = 0;
	while((r > suma) && (i < cantCromosomasPoblacionDevice - 1)){
		i++;
		suma = suma + probabilidadRuletaDevice[blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice + i];
	}
	int posicionCromosoma = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice  * cantGenesEnCromosomaDevice + i * cantGenesEnCromosomaDevice;
	return posicionCromosoma;
}



/******************* Implementacion de Funciones de Cruzamiento *****************/

__device__ void cruzamientoRepresentacionEntera(int* poblacionActual, int* nuevaPoblacion, int posicionCromosoma1, int posicionCromosoma2, float probabilidad, struct Random randomGPU, int ejecutarFuncion){
	if(ejecutarFuncion == 0){
		cruzamientoCromosoma1Punto(poblacionActual, nuevaPoblacion, posicionCromosoma1, posicionCromosoma2, probabilidad, randomGPU);
	}else{
		if(ejecutarFuncion == 1){
			cruzamientoCromosoma2Puntos(poblacionActual, nuevaPoblacion, posicionCromosoma1, posicionCromosoma2, probabilidad, randomGPU);
		}else{
			if(ejecutarFuncion == 2){
				cruzamientoCromosomaUniforme(poblacionActual, nuevaPoblacion, posicionCromosoma1, posicionCromosoma2, probabilidad, randomGPU);
			}
		}
	}
}

//Se selecciona un punto de corte y se intercambian los genes de los padres para formar los hijos
__device__ void cruzamientoCromosoma1Punto(int* poblacionActual, int* nuevaPoblacion, int posicionCromosoma1, int posicionCromosoma2, float probabilidad, struct Random randomGPU){
	//cuPrintf("*** Cruzamiento 1Punto ***\n");
	int posicionNuevoCromosoma1 = threadIdx.y * cantGenesEnCromosomaDevice * 2 + blockIdx.y * totalGenesEnPoblacionDevice;
	int posicionNuevoCromosoma2 = posicionNuevoCromosoma1 + cantGenesEnCromosomaDevice;
	int indiceRandom = threadIdx.y + blockIdx.y * blockDim.y;
	//cuPrintf("posicionCromosoma1  %d\n", posicionCromosoma1);
	//cuPrintf("posicionCromosoma2  %d\n", posicionCromosoma2);

	unsigned int prob = (getRandomInt(randomGPU, indiceRandom) % 101);
	if(prob < probabilidad){
		unsigned int r = getRandomInt(randomGPU, indiceRandom) % cantGenesEnCromosomaDevice;
		//cuPrintf("r %d\n", r);
		for(int i=0; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i++){
			if(i < r){
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1+i];
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2+i];
			}else{
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2+i];
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1+i];
			}
		}
	}else{
		for(int i=0; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i++){
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1+i];
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2+i];
		}
	}
}

//Se seleccionan 2 puntos de corte y se intercambian los genes de los padres para formar los hijos
__device__ void cruzamientoCromosoma2Puntos(int* poblacionActual, int* nuevaPoblacion, int posicionCromosoma1, int posicionCromosoma2, float probabilidad, struct Random randomGPU){
	//cuPrintf("*** Cruzamiento 2Puntos ***\n");
	int posicionNuevoCromosoma1 = threadIdx.y * cantGenesEnCromosomaDevice * 2 + blockIdx.y * totalGenesEnPoblacionDevice;
	int posicionNuevoCromosoma2 = posicionNuevoCromosoma1 + cantGenesEnCromosomaDevice;
	int indiceRandom = threadIdx.y + blockIdx.y * blockDim.y;
	//cuPrintf("posicionCromosoma1 = %d, posicionCromosoma2 = %d\n", posicionCromosoma1,posicionCromosoma2);
	unsigned int prob = (getRandomInt(randomGPU, indiceRandom) % 101);
	if(prob < probabilidad ){
		unsigned int r1 = getRandomInt(randomGPU, indiceRandom) % cantGenesEnCromosomaDevice;
		unsigned int r2 = getRandomInt(randomGPU, indiceRandom) % cantGenesEnCromosomaDevice;
		//cuPrintf("r1 %d\n", r1);
		//cuPrintf("r2 %d\n", r2);
		int i = 0;
		while(r2 == r1){
			r2 = getRandomInt(randomGPU, indiceRandom) % cantGenesEnCromosomaDevice;
			i++;
		}
		if(r2<r1){
			unsigned int r3 = r1;
			r1 = r2;
			r2 = r3;
		}
		for(int i=0; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i++){
			if(i<r1){
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1+i];
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2+i];
			}else if(i<=r2){
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2+i];
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1+i];
			}else{
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1+i];
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2+i];
			}
		}
	}else{
		for(int i=0; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i++){
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1+i];
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2+i];
		}
	}
}


//en cada posición de los progenitores se decide intercambiar el valor
//genético de cada punto de acuerdo a una probabilidad prefijada
__device__ void cruzamientoCromosomaUniforme(int* poblacionActual, int* nuevaPoblacion, int posicionCromosoma1, int posicionCromosoma2, float probabilidad, struct Random randomGPU){
	//cuPrintf("*** Cruzamiento Uniforme ***\n");
	int posicionNuevoCromosoma1 = threadIdx.y * cantGenesEnCromosomaDevice * 2 + blockIdx.y * totalGenesEnPoblacionDevice;
	int posicionNuevoCromosoma2 = posicionNuevoCromosoma1 + cantGenesEnCromosomaDevice;
	int indiceRandom = threadIdx.y + blockIdx.y * blockDim.y;
	unsigned int prob;
	for(int i=0; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i++){
		prob = (getRandomInt(randomGPU, indiceRandom) % 101);
		if(prob < probabilidad){
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2+i];
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1+i];
		}
		else{
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1+i];
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2+i];
		}
	}
}


/******************* Implementacion de Funciones de Mutacion *****************/

__device__ void mutacionEntera(int* poblacion, float probabilidad, struct Random randomGPU, int ejecutarFuncion){
	if(ejecutarFuncion == 0){
		mutacionReajusteAleatorio(poblacion, probabilidad, randomGPU);
	}
	else{
		if(ejecutarFuncion == 1){
			mutacionPorDeslizamiento(poblacion, probabilidad, randomGPU);
		}
	}
}

//Reajuste Aleatorio
//Cambia el valor de cada gen por otro valor posible, el nuevo valor se obtiene sorteando aleatoriamente
//entre todos los valores posibles.
__device__ void mutacionReajusteAleatorio(int* poblacion, float probabilidad, struct Random randomGPU){
	//cuPrintf("*** Mutacion por reajuste aleatorio ***\n");
	unsigned int prob;
	unsigned int r;
	int posicionNuevoCromosoma1 = threadIdx.y * cantGenesEnCromosomaDevice * 2 + blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice * cantGenesEnCromosomaDevice;
	int posicionNuevoCromosoma2 = posicionNuevoCromosoma1 + cantGenesEnCromosomaDevice;
	int indiceRandom = threadIdx.y + blockIdx.y * blockDim.y;
	prob = (getRandomInt(randomGPU, indiceRandom) % 101);
	if(prob < probabilidad){
		r = getRandomInt(randomGPU, indiceRandom) % cantGenesEnCromosomaDevice;
		//cuPrintf("r  %d\n", r);
		poblacion[posicionNuevoCromosoma1 + r] = obtenerNumeroEnRangoEntera(getRandomInt(randomGPU, indiceRandom));
	}
	prob = (getRandomInt(randomGPU, indiceRandom) % 101);
	if(prob < probabilidad){
		r = getRandomInt(randomGPU, indiceRandom) % cantGenesEnCromosomaDevice;
		//cuPrintf("r  %d\n", r);
		poblacion[posicionNuevoCromosoma2 + r] = obtenerNumeroEnRangoEntera(getRandomInt(randomGPU, indiceRandom));
	}
}

//Mutación por Deslizamiento
//Suma un valor que puede ser tanto positivo como negativo al valor de cada gen. Los valores a sumar son
//elegidos aleatoriamente para cada posición.
__device__ void mutacionPorDeslizamiento(int* poblacion, float probabilidad, struct Random randomGPU){
	//cuPrintf("*** Mutacion por deslizamiento ***\n");
	unsigned int prob;
	int posicionNuevoCromosoma1 = threadIdx.y * cantGenesEnCromosomaDevice * 2 + blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice * cantGenesEnCromosomaDevice;
	int posicionNuevoCromosoma2 = posicionNuevoCromosoma1 + cantGenesEnCromosomaDevice;
	int indiceRandom = threadIdx.y + blockIdx.y * blockDim.y;
	//cuPrintf("cantGenesEnCromosomaDevice  %d\n", cantGenesEnCromosomaDevice);
	//cuPrintf("posicionNuevoCromosoma1  %d\n", posicionNuevoCromosoma1);
	//cuPrintf("posicionNuevoCromosoma2  %d\n", posicionNuevoCromosoma2);
	for(int i=0; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i++){
		prob = (getRandomInt(randomGPU, indiceRandom) % 101);
		if(prob < probabilidad ){
			poblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = obtenerNumeroEnRangoEntera(poblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] + getRandomInt(randomGPU, indiceRandom));
		}
		prob = (getRandomInt(randomGPU, indiceRandom) % 101);
		if(prob < probabilidad ){
			poblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = obtenerNumeroEnRangoEntera(poblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] + getRandomInt(randomGPU, indiceRandom));
		}
	}
}


/******************* Implementacion de Funciones de fitness *****************/

__device__ void asignarFitnessEntera(int* nuevaPoblacion, float* nuevoVectorFitness, float* fitnessOrdenadoDevice, float* matrizTiemposDevice){
	//Obtengo posicion del primer cromosoma.
	int posicionCromosoma = threadIdx.y * cantGenesEnCromosomaDevice * 2 + blockIdx.y * totalGenesEnPoblacionDevice;
	int posicionFitness = threadIdx.y * 2 + blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice;
	nuevoVectorFitness[posicionFitness] = calcularFitnessEnteraGPU(nuevaPoblacion, posicionCromosoma, matrizTiemposDevice);
	nuevoVectorFitness[posicionFitness + 1] = calcularFitnessEnteraGPU(nuevaPoblacion, posicionCromosoma + cantGenesEnCromosomaDevice, matrizTiemposDevice);
	
	fitnessOrdenadoDevice[posicionFitness] = nuevoVectorFitness[posicionFitness];
	fitnessOrdenadoDevice[posicionFitness + 1] = nuevoVectorFitness[posicionFitness + 1];
}

/******************** Implementacion de Funciones de reemplazo **************/

__device__ void reemplazoEntera(int * poblacionActualDevice, int * nuevaPoblacionDevice, int * poblacionActualAcambiar, int * nuevaPoblacionAcambiar, float* fitnessActualDevice, float* nuevoFitnessDevice, int ejecutarFuncion){
	if(ejecutarFuncion == 1){
		reemplazoElitistaEntera(poblacionActualDevice, nuevaPoblacionDevice, poblacionActualAcambiar, nuevaPoblacionAcambiar, fitnessActualDevice, nuevoFitnessDevice);
	}
}
__device__ void reemplazoElitistaEntera(int* poblacionActual, int* nuevaPoblacion, int* poblacionActualAcambiar, int* nuevaPoblacionAcambiar, float* fitnessActual, float* nuevoFitness){
	__syncthreads();
	if(threadIdx.y == 0){
		int cantAremplazar = porcentajeElitismoDevice*cantCromosomasPoblacionDevice/100;
		int peor = INT_MAX;
		int mejor = INT_MIN;
		int posPeor = -1;
		int posMejor = -1;
		int posFitness = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice;
		//cuPrintf("cantAremplazar %d\n",cantAremplazar);
		for(int i = 0; i < cantAremplazar; i++){
			//cuPrintf("i %d\n",i);
			if(fitnessActual[posFitness+i] < peor){
				peor = fitnessActual[posFitness+i];
				posPeor = i;
			}

			if(nuevoFitness[posFitness+i] > mejor){
				mejor = nuevoFitness[posFitness+i];
				posMejor = i;
			}

			poblacionActualAcambiar[posFitness+i] = 1;
			nuevaPoblacionAcambiar[posFitness+i] = 1;
		}

		for(int i = cantAremplazar; i < cantCromosomasPoblacionDevice; i++){
			//cuPrintf("peor = %d\n",peor);
			//cuPrintf("mejor = %d\n",mejor);
			if(fitnessActual[posFitness+i] > peor){
							
				poblacionActualAcambiar[posFitness+i] = 1;
				poblacionActualAcambiar[posFitness+posPeor] = 0;
				
				
				//cuPrintf("es mejor que el peor, f = %d\n", fitnessActual[posFitness+i]);
				//cuPrintf("posFitness = %d\n", posFitness);
				//cuPrintf(" i = %d\n", i);
				//cuPrintf("posPeor = %d\n",posPeor);
				//cuPrintf("poblacionActualAcambiar[%d] = %d\n",i + posFitness,poblacionActualAcambiar[posFitness+i]);
				//cuPrintf("poblacionActualAcambiar[%d] = %d\n",posFitness + posPeor,poblacionActualAcambiar[posFitness+posPeor]);
				
				peor = INT_MAX;
				posPeor = -1;
				for(int j = 0; j <= i; j++){
					if(poblacionActualAcambiar[posFitness+j] == 1){
						if(fitnessActual[posFitness+j] < peor){
							peor = fitnessActual[posFitness+j];
							posPeor = j;
						}
					}
				}

				//cuPrintf("+++++ Recalculo el peor +++++\n");
				//cuPrintf("posPeor = %d\n",posPeor);
				//cuPrintf("peor = %d\n",peor);
			}
			else{
				poblacionActualAcambiar[posFitness+i] = 0;
				//cuPrintf("NO es mejor que el peor, f = %d\n", fitnessActual[posFitness+i]);
				
			}

			if(nuevoFitness[posFitness+i] < mejor){
				//cuPrintf("es peor que el mejor, f = %d\n", nuevoFitness[posFitness+i]);
				nuevaPoblacionAcambiar[posFitness+i] = 1;
				nuevaPoblacionAcambiar[posFitness + posMejor] = 0;
				mejor = INT_MIN;
				posMejor = -1;
				for(int j = 0; j <= i; j++){
					if(nuevaPoblacionAcambiar[posFitness+j] == 1){
						if(nuevoFitness[posFitness+j] > mejor){
							mejor = nuevoFitness[posFitness+j];
							posMejor = j;
						}
					}
				}
			}
			else{
				nuevaPoblacionAcambiar[posFitness+i] = 0;
				//cuPrintf("NO es peor que el mejor, f = %d\n", nuevoFitness[posFitness+i]);
			}
		}

		
		//for(int i = 0; i < cantCromosomasPoblacionDevice * cantidadPoblacionesGPUDevice; i++){
		//	//cuPrintf("poblacionActualAcambiar[%d] = %d\n",i,poblacionActualAcambiar[i]);
		//	//cuPrintf("nuevaPoblacionAcambiar[%d] = %d\n",i,nuevaPoblacionAcambiar[i]);
		//}
		//for(int i = 0; i < cantCromosomasPoblacionDevice * cantidadPoblacionesGPUDevice; i++){
		//	//cuPrintf("poblacionActualAcambiar[%d] = %d\n",i,poblacionActualAcambiar[i]);
		//	//cuPrintf("nuevaPoblacionAcambiar[%d] = %d\n",i,nuevaPoblacionAcambiar[i]);
		//}
		
		for(int i = 0; i < cantAremplazar; i++){
			int j = 0;
			while(poblacionActualAcambiar[posFitness+j] == 0){
				j++;
			}

			int k = 0;
			while(nuevaPoblacionAcambiar[posFitness+k] == 0){
				k++;
			}

			nuevoFitness[posFitness+k] = fitnessActual[posFitness+j];
			int posNuevoCromosoma = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice * cantGenesEnCromosomaDevice + k * cantGenesEnCromosomaDevice;
			int posCromosomaActual = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice * cantGenesEnCromosomaDevice + j * cantGenesEnCromosomaDevice;
			for(int h = 0; h < cantGenesEnCromosomaDevice; h++){
				nuevaPoblacion[posNuevoCromosoma+h] = poblacionActual[posCromosomaActual+h];
			}
			poblacionActualAcambiar[posFitness+j] = 0;
			nuevaPoblacionAcambiar[posFitness+k] = 0;
		}
	}
}

/******************* Implementacion de Funciones del host *****************/

void traerImprimirEntera(float* fitnessHost, float* fitnessDevice, int tamVectorFitnessFloat, int* poblacionHost, int* poblacionDevice, int tamVectorPoblacion, int iteracion){
	cudaMemcpy(fitnessHost, fitnessDevice, tamVectorFitnessFloat, cudaMemcpyDeviceToHost);
	cudaMemcpy(poblacionHost, poblacionDevice, tamVectorPoblacion, cudaMemcpyDeviceToHost);

	//cout << "\nPOBLACION ITERACION "<< iteracion<<" GPU\n";
	printf("\nPOBLACION EN GPU (iteracion %d):\n",iteracion);
	for(int i = 0; i<totalGenesGPU; i++){
		if(i%cantGenesEnCromosoma == 0){
			//cout << "\n";
			printf("\n");
		}
		printf("%i ", poblacionHost[i]);
	}
	//cout << "\n\n\nFITNESS GPU\n";
	printf("\n\nFITNESS EN GPU:\n\n");
	for(int i = 0; i<cantCromosomasPoblacion * cantidadPoblacionesGPU; i++){
		printf("%f ", fitnessHost[i] * (-1));
	}
	//cout << "\n\n\n\n";
	printf("\n\n");
}

void traerImprimirMejorIndividuoEntera(float* mejorFitnessIndividuoGPU, float* mejorFitnessIndividuoGPUDevice, int tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU, int* mejorIndividuoGPU, int* mejorIndividuoGPUDevice, int tamVectorMejoresIndividuosGPU, int iteracion){
	cudaMemcpy(mejorFitnessIndividuoGPU, mejorFitnessIndividuoGPUDevice, tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU, cudaMemcpyDeviceToHost);
	cudaMemcpy(mejorIndividuoGPU, mejorIndividuoGPUDevice, tamVectorMejoresIndividuosGPU, cudaMemcpyDeviceToHost);

	//cout << "\nMEJOR INDIVIDUO ITERACION "<< iteracion<<" GPU entera.cu\n";
	printf("\nMEJOR INDIVIDUO POR POBLACION EN GPU (iteracion %d):\n",iteracion);
	for(int i = 0; i < cantGenesEnCromosoma*cantidadPoblacionesGPU; i++){
		if(i%cantGenesEnCromosoma == 0){
			//cout << "\n";
			printf("\n");
		}
		printf("%i ", mejorIndividuoGPU[i]);
	}

	//cout << "\n\n\nFITNESS MEJOR INDIVIDUO GPU\n";
	printf("\n\nFITNESS MEJOR INDIVIDUO POR POBLACION EN GPU:\n\n");
	for(int i = 0; i < cantidadPoblacionesGPU; i++){
		printf("%f ", mejorFitnessIndividuoGPU[i] * (-1));
	}
	//cout << "\n\n\n\n";
	printf("\n\n");
}

void representacionEntera(){
	int tamVectorPoblacion = sizeof(int)*totalGenesGPU;
	int tamVectorFitnessFloat = sizeof(float)*totalIndividuosGPU;
	int tamVectorFitnessInt = sizeof(int)*totalIndividuosGPU;
	int tamVectorIndividuosAMigrarGPU = sizeof(int)*cantGenesEnCromosoma*cantidadPoblacionesGPU;
	int tamVectorIndividuosAMigrarCPU = sizeof(int)*cantGenesEnCromosoma*cantidadPoblacionesCPU;

	int tamVectorPoblacionParaRuleta = sizeof(float)*totalIndividuosGPU;
	int tamVectorFitnessRuleta = sizeof(float)*cantidadPoblacionesGPU;
	int tamVectorPoblacionParaRuletaCPU = sizeof(float)*totalIndividuosCPU;
	int tamVectorFitnessRuletaCPU = sizeof(float)*cantidadPoblacionesCPU;
	int tamVectorMejoresIndividuosGPU = sizeof(int) * cantGenesEnCromosoma * cantidadPoblacionesGPU;
	int tamVectorMejoresIndividuosCPU = sizeof(int) * cantGenesEnCromosoma * cantidadPoblacionesCPU;
	int tamVectorFitnessMejoresIndividuosCPU = sizeof(float) * cantidadPoblacionesCPU;
	int tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU = sizeof(float) * cantidadPoblacionesGPU;

	static int *poblacionActualHostGPU = (int *) malloc(tamVectorPoblacion);
	static int *nuevaPoblacionHostGPU = (int *) malloc(tamVectorPoblacion);
	static float *fitnessActualHostGPU = (float *) malloc(tamVectorFitnessFloat);
	static float *nuevoFitnessHostGPU = (float *) malloc(tamVectorFitnessFloat);
	static float *probabilidadRuletaHost = (float *) malloc(tamVectorPoblacionParaRuleta);
	static float *fitnessTotalParaRuletaHost = (float *) malloc(tamVectorFitnessRuleta);
	static int *individuosAMigrarHostGPU = (int *) malloc(tamVectorIndividuosAMigrarGPU);
	static int *mejorIndividuoCPU = (int *) malloc(tamVectorMejoresIndividuosCPU);
	static int *mejorIndividuoGPU = (int *) malloc(tamVectorMejoresIndividuosGPU);
	static float *mejorFitnessIndividuoCPU = (float *) malloc(tamVectorFitnessMejoresIndividuosCPU);
	static float *mejorFitnessIndividuoGPU = (float *) malloc(tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU);
	static int *indicesFitnessOrdenadoHost = (int *) malloc(tamVectorFitnessInt);

	int * poblacionActualDevice;
	int * nuevaPoblacionDevice;
	float* fitnessActualDevice;
	float * nuevoFitnessDevice;
	float * fitnessOrdenadoDevice;
	int * indicesFitnessOrdenadoDevice;
	float * probabilidadRuletaDevice;
	float * fitnessTotalParaRuletaDevice;
	int * poblacionActualAcambiarDevice;
	int * nuevaPoblacionAcambiarDevice;
	int * individuosAMigrarDevice;
	int * mejorIndividuoGPUDevice;
	float * mejorFitnessIndividuoGPUDevice;
	
// *********************  MATRIZ DE TIEMPOS  ****************************************	
	//Cargar matriz de tiempos
	float * matrizTiemposHost;
	float * matrizTiemposDevice;
	int filas = cantGenesEnCromosoma;
	int columnas = (int) (finRango - inicioRango) + 1;
	int tamMatrizTiemposDevice = sizeof(float) * filas * columnas;
	matrizTiemposHost = (float*) malloc(tamMatrizTiemposDevice);
	
	int res = parserMatriz(matrizTiemposHost, filas, columnas);
	if (res == -1){
		printf("Error al leer archivo de tiempos de duración de tareas.\n");
	}
	
	cudaMalloc(&matrizTiemposDevice, tamMatrizTiemposDevice);
	cudaMemcpy(matrizTiemposDevice, matrizTiemposHost, tamMatrizTiemposDevice, cudaMemcpyHostToDevice);
	
// *********************  MATRIZ DE TIEMPOS  ****************************************	
	
	// alocar en el device
	cudaMalloc(&poblacionActualDevice, tamVectorPoblacion);
	cudaMalloc(&nuevaPoblacionDevice, tamVectorPoblacion);
	cudaMalloc(&fitnessActualDevice, tamVectorFitnessFloat);
	cudaMalloc(&fitnessOrdenadoDevice, tamVectorFitnessFloat);
	cudaMalloc(&indicesFitnessOrdenadoDevice, tamVectorFitnessInt);
	cudaMalloc(&nuevoFitnessDevice, tamVectorFitnessFloat);
	cudaMalloc(&probabilidadRuletaDevice, tamVectorPoblacionParaRuleta);
	cudaMalloc(&fitnessTotalParaRuletaDevice, tamVectorFitnessRuleta);
	cudaMalloc(&poblacionActualAcambiarDevice, tamVectorFitnessInt);
	cudaMalloc(&nuevaPoblacionAcambiarDevice, tamVectorFitnessInt);
	cudaMalloc(&individuosAMigrarDevice, tamVectorIndividuosAMigrarGPU);
	cudaMalloc(&mejorIndividuoGPUDevice, tamVectorMejoresIndividuosGPU);
	cudaMalloc(&mejorFitnessIndividuoGPUDevice, tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU);
	
	//Inicio numeros aleatorios.
	int cantHilosRandom = 0;
	if(cantidadPoblacionesGPU > 0){
		cantHilosRandom = cantCromosomasPoblacion / 2 * cantidadPoblacionesGPU;
	}else{
		cantHilosRandom = cantCromosomasPoblacion/ 2 * cantidadPoblacionesCPU;
	}
	struct Random r = initRandom(cantHilosRandom);

	//inicializo grid con dimension 1 x cantidadPoblacionesGPU bloques
	dim3 tamGrid(1, cantidadPoblacionesGPU);
	//inicializo bloque con dimension 1 x cantCromosomasPoblacion/2 x 1 hilos
	dim3 tamBlock(1,cantCromosomasPoblacion/2,1);
	//inicializo bloque de migracion con 1 hilo por bloque
	dim3 tamBlockMigracion(1,1,1);

	dim3 tamGridAsigEntera(1,1); //Grid dimension
	dim3 tamBlockAsigEntera(1,1,1); //Block dimension
	asignarParametrosEntera(columnas, filas);
	asignarParametrosEnteraDevice<<<tamGridAsigEntera, tamBlockAsigEntera>>>(columnas, filas);

	//inicializacion de la poblacion en GPU
	if(cantidadPoblacionesGPU > 0){
		if(inicializacionAutomatica == 1){
			inicializarPoblacionEntera<<<tamGrid, tamBlock>>>(poblacionActualDevice, fitnessActualDevice, r, cantCromosomasPoblacion, fitnessOrdenadoDevice, matrizTiemposDevice);
		}else{
			inicializarPoblacionEnteraManual<<<tamGrid, tamBlock>>>(poblacionActualDevice, fitnessActualDevice, r, cantCromosomasPoblacion, fitnessOrdenadoDevice, matrizTiemposDevice);
		}
		
		//si la selección es por rango
		if(tipoSeleccion == 0){
			ordenarDescendente<<<tamGrid, tamBlockMigracion>>>(fitnessOrdenadoDevice, indicesFitnessOrdenadoDevice);
		}
		//imprimo poblacion binaria de la gpu y fitness
		if(modoDebug == 1){
			if(imprimirPoblacionEntera == 1){
				//imprimo poblacion binaria de la gpu y fitness
				traerImprimirEntera(fitnessActualHostGPU, fitnessActualDevice, tamVectorFitnessFloat, poblacionActualHostGPU, poblacionActualDevice, tamVectorPoblacion, -1);
			}else{
				obtenerMejoresIndividuosEntera<<<tamGrid, tamBlockMigracion>>>(poblacionActualDevice, fitnessActualDevice, mejorIndividuoGPUDevice, mejorFitnessIndividuoGPUDevice);
				//imprimo mejor individuo de la gpu y fitness
				traerImprimirMejorIndividuoEntera(mejorFitnessIndividuoGPU, mejorFitnessIndividuoGPUDevice, tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU, mejorIndividuoGPU, mejorIndividuoGPUDevice, tamVectorMejoresIndividuosGPU, -1);
			}
		}
	}

	static int *individuosAMigrarHostCPU;
	MersenneTwister* mt;
	int tamVectorPoblacionCPU;
	int tamVectorFitnessFloatCPU;
	int tamVectorFitnessIntCPU;
	static int *poblacionActualHostCPU;
	static int *nuevaPoblacionHostCPU;
	static float *fitnessActualHostCPU;
	static float *nuevoFitnessHostCPU;
	static int *indicesFitnessOrdenadoHostCPU;
	static float * fitnessOrdenadoHostCPU;
	int * poblacionActualAcambiarHostCPU;
	int * nuevaPoblacionAcambiarHostCPU;
	float * probabilidadRuletaHostCPU;
	float * fitnessTotalParaRuletaHostCPU;

	//inicializo poblacion en CPU
	if(cantidadPoblacionesCPU > 0){

		tamVectorPoblacionCPU = sizeof(int)*totalGenesCPU;
		tamVectorFitnessFloatCPU = sizeof(float)*totalIndividuosCPU;
		tamVectorFitnessIntCPU = sizeof(int)*totalIndividuosCPU;

		poblacionActualHostCPU = (int *) malloc(tamVectorPoblacionCPU);
		nuevaPoblacionHostCPU = (int *) malloc(tamVectorPoblacionCPU);
		fitnessActualHostCPU = (float *) malloc(tamVectorFitnessFloatCPU);
		nuevoFitnessHostCPU = (float *) malloc(tamVectorFitnessFloatCPU);
		individuosAMigrarHostCPU = (int *) malloc(tamVectorIndividuosAMigrarCPU);
		indicesFitnessOrdenadoHostCPU = (int *) malloc(tamVectorFitnessIntCPU);
		fitnessOrdenadoHostCPU = (float *) malloc(tamVectorFitnessFloatCPU);
		poblacionActualAcambiarHostCPU = (int *) malloc(tamVectorFitnessIntCPU);
		nuevaPoblacionAcambiarHostCPU = (int *) malloc(tamVectorFitnessIntCPU);
		probabilidadRuletaHostCPU = (float *) malloc(tamVectorPoblacionParaRuletaCPU);
		fitnessTotalParaRuletaHostCPU = (float *) malloc(tamVectorFitnessRuletaCPU);

		////INICIALIZO POBLACION EN CPU
		//inicializo la clase mt para las variables aleatorias

		//Inicio numeros aleatorios.
		mt = new MersenneTwister();
		unsigned long seed = time(NULL);
		printf("\n\nSemilla Mersenne Twister: %lu\n\n", seed);
		unsigned long init[1] = {seed}, length = 1;
		mt->init_by_array(init, length);

		if(inicializacionAutomatica == 1){
			inicializarPoblacionEnteraCPU(poblacionActualHostCPU, fitnessActualHostCPU, mt, cantCromosomasPoblacion, fitnessOrdenadoHostCPU, matrizTiemposHost);
		}else{
			inicializarPoblacionEnteraCPUManual(poblacionActualHostCPU, fitnessActualHostCPU, mt, cantCromosomasPoblacion, fitnessOrdenadoHostCPU, matrizTiemposHost);
		}
		if(modoDebug == 1){
			if(imprimirPoblacionEntera == 1)
				imprimirEnteraCPU(fitnessActualHostCPU, tamVectorFitnessFloatCPU, poblacionActualHostCPU, tamVectorPoblacionCPU, -1);
			else{
				obtenerMejoresIndividuosEnteraCPU(poblacionActualHostCPU,fitnessActualHostCPU,mejorIndividuoCPU,mejorFitnessIndividuoCPU);
				imprimirMejorIndividuoEnteraCPU(mejorFitnessIndividuoCPU, tamVectorFitnessMejoresIndividuosCPU, mejorIndividuoCPU, tamVectorMejoresIndividuosCPU, -1);
			}
		}

		//si la selección es por rango
		if(tipoSeleccion == 0){
			for(int i = 0; i < cantidadPoblacionesCPU; i++){
				ordenarDescendenteCPU(fitnessOrdenadoHostCPU, indicesFitnessOrdenadoHostCPU, i);
			}
		}
	}

	int tamVectorIndividuoAMigrarCPUGPU;
	int tamVectorFitnessAMigrarCPUGPU;
	static int *individuoAMigrarCPUaGPUhost;
	static float *fitnessAMigrarCPUaGPUhost;
	static int *individuoAMigrarGPUaCPUhost;
	static int *individuoAMigrarCPUaGPUdevice;
	static float *fitnessAMigrarCPUaGPUdevice;
	static int *individuoAMigrarGPUaCPUdevice;
	if(cantidadPoblacionesCPU > 0 && cantidadPoblacionesGPU > 0){
		tamVectorIndividuoAMigrarCPUGPU = sizeof(int)*cantGenesEnCromosoma;
		tamVectorFitnessAMigrarCPUGPU = sizeof(float)*1;
		cudaMalloc(&individuoAMigrarCPUaGPUdevice, tamVectorIndividuoAMigrarCPUGPU);
		cudaMalloc(&fitnessAMigrarCPUaGPUdevice, tamVectorFitnessAMigrarCPUGPU);
		cudaMalloc(&individuoAMigrarGPUaCPUdevice, tamVectorIndividuoAMigrarCPUGPU);
		individuoAMigrarCPUaGPUhost = (int *) malloc(tamVectorIndividuoAMigrarCPUGPU);
		fitnessAMigrarCPUaGPUhost = (float *) malloc(tamVectorFitnessAMigrarCPUGPU);
		individuoAMigrarGPUaCPUhost = (int *) malloc(tamVectorIndividuoAMigrarCPUGPU);
	}

	int iteracion = 0;
	//los individuos de la poblacion actual se van intercambiando en el reemplazo
	clock_t inicio = clock();
	while(iteracion < numeroGeneraciones){

		if(cantidadPoblacionesGPU > 0){
			//si la iteracion es par invoco a GPU con poblacionActual, nuevaPoblacion
			if((iteracion % 2) == 0){
				// seleccionamos, cruzamos y mutamos en GPU
				mainKernelEntera<<<tamGrid, tamBlock>>>(poblacionActualDevice, nuevaPoblacionDevice, fitnessActualDevice, nuevoFitnessDevice, poblacionActualAcambiarDevice, nuevaPoblacionAcambiarDevice, individuosAMigrarDevice, probabilidadRuletaDevice, fitnessTotalParaRuletaDevice, r, individuoAMigrarGPUaCPUdevice, fitnessOrdenadoDevice, indicesFitnessOrdenadoDevice, iteracion, mejorIndividuoGPUDevice, mejorFitnessIndividuoGPUDevice, matrizTiemposDevice);
			
				//si la selección es por rango
				if(tipoSeleccion == 0){
					ordenarDescendente<<<tamGrid, tamBlockMigracion>>>(fitnessOrdenadoDevice, indicesFitnessOrdenadoDevice);
				}
				if(modoDebug == 1){
					if(imprimirPoblacionEntera == 1)
						traerImprimirEntera(nuevoFitnessHostGPU, nuevoFitnessDevice, tamVectorFitnessFloat, nuevaPoblacionHostGPU, nuevaPoblacionDevice, tamVectorPoblacion, iteracion);
					else{
						obtenerMejoresIndividuosEntera<<<tamGrid, tamBlockMigracion>>>(nuevaPoblacionDevice, nuevoFitnessDevice, mejorIndividuoGPUDevice, mejorFitnessIndividuoGPUDevice);
						traerImprimirMejorIndividuoEntera(mejorFitnessIndividuoGPU, mejorFitnessIndividuoGPUDevice, tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU, mejorIndividuoGPU, mejorIndividuoGPUDevice, tamVectorMejoresIndividuosGPU, iteracion);
					}
				}
			}
			//sino invoco a GPU con nuevaPoblacion, poblacionActual
			else{
				// seleccionamos, cruzamos y mutamos en GPU
				mainKernelEntera<<<tamGrid, tamBlock>>>(nuevaPoblacionDevice, poblacionActualDevice, nuevoFitnessDevice, fitnessActualDevice, poblacionActualAcambiarDevice, nuevaPoblacionAcambiarDevice, individuosAMigrarDevice, probabilidadRuletaDevice, fitnessTotalParaRuletaDevice, r, individuoAMigrarGPUaCPUdevice, fitnessOrdenadoDevice, indicesFitnessOrdenadoDevice, iteracion, mejorIndividuoGPUDevice, mejorFitnessIndividuoGPUDevice, matrizTiemposDevice);
				
				//si la selección es por rango
				if(tipoSeleccion == 0){
					ordenarDescendente<<<tamGrid, tamBlockMigracion>>>(fitnessOrdenadoDevice, indicesFitnessOrdenadoDevice);
				}
				if(modoDebug == 1){
					if(imprimirPoblacionEntera == 1)
						traerImprimirEntera(fitnessActualHostGPU, fitnessActualDevice, tamVectorFitnessFloat, poblacionActualHostGPU, poblacionActualDevice, tamVectorPoblacion, iteracion);
					else{
						obtenerMejoresIndividuosEntera<<<tamGrid, tamBlockMigracion>>>(poblacionActualDevice, fitnessActualDevice, mejorIndividuoGPUDevice, mejorFitnessIndividuoGPUDevice);
						traerImprimirMejorIndividuoEntera(mejorFitnessIndividuoGPU, mejorFitnessIndividuoGPUDevice, tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU, mejorIndividuoGPU, mejorIndividuoGPUDevice, tamVectorMejoresIndividuosGPU, iteracion);
					}
				}
			}
		}

		//Tiro islas en CPU
		if(cantidadPoblacionesCPU > 0){
			representacionEnteraCPU(poblacionActualHostCPU, nuevaPoblacionHostCPU, fitnessActualHostCPU, nuevoFitnessHostCPU, poblacionActualAcambiarHostCPU, nuevaPoblacionAcambiarHostCPU, individuosAMigrarHostCPU, mt, iteracion, tamVectorPoblacion, tamVectorFitnessFloat, individuoAMigrarCPUaGPUhost, fitnessAMigrarCPUaGPUhost, fitnessOrdenadoHostCPU, indicesFitnessOrdenadoHostCPU, probabilidadRuletaHostCPU, fitnessTotalParaRuletaHostCPU, mejorFitnessIndividuoCPU, tamVectorFitnessMejoresIndividuosCPU, mejorIndividuoCPU, tamVectorMejoresIndividuosCPU, matrizTiemposHost);
			//si la selección es por rango
			if(tipoSeleccion == 0){
				for(int i = 0; i < cantidadPoblacionesCPU; i++){
					ordenarDescendenteCPU(fitnessOrdenadoHostCPU, indicesFitnessOrdenadoHostCPU, i);
				}
			}
		}
		//Si hay que migrar
		if((generacionesMigrar > 0) && ((iteracion + 1) % generacionesMigrar == 0)){
			if(cantidadPoblacionesGPU > 0 && cantidadPoblacionesCPU > 0){
				//poblaciones en GPU y en CPU
				cudaMemcpy(individuoAMigrarCPUaGPUdevice, individuoAMigrarCPUaGPUhost, tamVectorIndividuoAMigrarCPUGPU, cudaMemcpyHostToDevice);
				cudaMemcpy(individuoAMigrarGPUaCPUhost, individuoAMigrarGPUaCPUdevice, tamVectorIndividuoAMigrarCPUGPU, cudaMemcpyDeviceToHost);

				if(modoDebug == 1){
					cudaMemcpy(individuosAMigrarHostGPU, individuosAMigrarDevice, tamVectorIndividuosAMigrarGPU, cudaMemcpyDeviceToHost);

					//printf("----individuosAMigrar GPU----\n");
					printf("\nINDIVIDUOS A MIGRAR EN GPU:\n");
					for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosoma*cantidadPoblacionesGPU; i++){
						printf("%d", individuosAMigrarHostGPU[i]);
						if((i+1)%cantGenesEnCromosoma == 0){
							printf(" ");
						}
					}
					//printf("\n---------------------------\n");


					//printf("----individuo a migrar de GPU a CPU----\n");
					printf("\n\n");
					printf("\nINDIVIDUOS A MIGRAR DE GPU A CPU:\n");
					for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosoma; i++){
						printf("%d", individuoAMigrarGPUaCPUhost[i]);
					}
					//printf("\n-------------------------------------\n");

					//printf("________individuosAMigrar CPU______\n");
					printf("\n\n");
					printf("\nINDIVIDUOS A MIGRAR EN CPU:\n");
					for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosoma*cantidadPoblacionesCPU; i++){
						printf("%d", individuosAMigrarHostCPU[i]);
						if((i+1)%cantGenesEnCromosoma == 0){
							printf(" ");
						}
					}
					//printf("\n__________________________________\n");

					//printf("_____individuo a migrar de CPU a GPU_____\n");
					printf("\n\n");
					printf("\nINDIVIDUOS A MIGRAR DE CPU A GPU:\n");
					for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosoma; i++){
						printf("%d", individuoAMigrarCPUaGPUhost[i]);
					}
					//printf("\n________________________________________\n");
					printf("\n\n");
				}
				if((iteracion % 2) == 0){

					migracionRepresentacionEntera<<<tamGrid, tamBlockMigracion>>>(nuevaPoblacionDevice, nuevoFitnessDevice, individuosAMigrarDevice, r, individuoAMigrarCPUaGPUdevice, matrizTiemposDevice);
					if(modoDebug == 1){
						//cout <<"\n**Despues de Migrar GPU**";
						printf("\nLUEGO DE MIGRAR EN GPU:\n");
						if(imprimirPoblacionEntera == 1)
							traerImprimirEntera(nuevoFitnessHostGPU, nuevoFitnessDevice, tamVectorFitnessFloat, nuevaPoblacionHostGPU, nuevaPoblacionDevice, tamVectorPoblacion, iteracion);
						else{
							obtenerMejoresIndividuosEntera<<<tamGrid, tamBlockMigracion>>>(nuevaPoblacionDevice, nuevoFitnessDevice, mejorIndividuoGPUDevice, mejorFitnessIndividuoGPUDevice);
							traerImprimirMejorIndividuoEntera(mejorFitnessIndividuoGPU, mejorFitnessIndividuoGPUDevice, tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU, mejorIndividuoGPU, mejorIndividuoGPUDevice, tamVectorMejoresIndividuosGPU, iteracion);
						}
					}
					migracionRepresentacionEnteraCPU(nuevaPoblacionHostCPU, nuevoFitnessHostCPU, individuosAMigrarHostCPU, mt, individuoAMigrarGPUaCPUhost, matrizTiemposHost);
					if(modoDebug == 1){
						//cout <<"\n** Despues de Migrar CPU **";
						printf("\nLUEGO DE MIGRAR EN CPU:\n");
						if(imprimirPoblacionEntera == 1)
							imprimirEnteraCPU(nuevoFitnessHostCPU, tamVectorFitnessFloatCPU, nuevaPoblacionHostCPU, tamVectorPoblacion, iteracion);
						else{
							obtenerMejoresIndividuosEnteraCPU(nuevaPoblacionHostCPU,nuevoFitnessHostCPU,mejorIndividuoCPU,mejorFitnessIndividuoCPU);
							imprimirMejorIndividuoEnteraCPU(mejorFitnessIndividuoCPU, tamVectorFitnessMejoresIndividuosCPU, mejorIndividuoCPU, tamVectorMejoresIndividuosCPU, iteracion);
						}
					}
				}else{

					migracionRepresentacionEntera<<<tamGrid, tamBlockMigracion>>>(poblacionActualDevice, fitnessActualDevice, individuosAMigrarDevice, r, individuoAMigrarCPUaGPUdevice, matrizTiemposDevice);
					if(modoDebug == 1){
						//cout <<"\n**Despues de Migrar GPU**";
						printf("\nLUEGO DE MIGRAR EN GPU:\n");
						if(imprimirPoblacionEntera == 1)
							traerImprimirEntera(fitnessActualHostGPU, fitnessActualDevice, tamVectorFitnessFloat, poblacionActualHostGPU, poblacionActualDevice, tamVectorPoblacion, iteracion);
						else{
							obtenerMejoresIndividuosEntera<<<tamGrid, tamBlockMigracion>>>(poblacionActualDevice, fitnessActualDevice, mejorIndividuoGPUDevice, mejorFitnessIndividuoGPUDevice);
							traerImprimirMejorIndividuoEntera(mejorFitnessIndividuoGPU, mejorFitnessIndividuoGPUDevice, tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU, mejorIndividuoGPU, mejorIndividuoGPUDevice, tamVectorMejoresIndividuosGPU, iteracion);
						}
					}
					migracionRepresentacionEnteraCPU(poblacionActualHostCPU, fitnessActualHostCPU, individuosAMigrarHostCPU, mt, individuoAMigrarGPUaCPUhost, matrizTiemposHost);
					if(modoDebug == 1){
						//cout <<"\n** Despues de Migrar CPU **";
						printf("\nLUEGO DE MIGRAR EN CPU:\n");
						if(imprimirPoblacionEntera == 1)
							imprimirEnteraCPU(fitnessActualHostCPU, tamVectorFitnessFloatCPU, poblacionActualHostCPU, tamVectorPoblacion, iteracion);
						else{
							obtenerMejoresIndividuosEnteraCPU(poblacionActualHostCPU,fitnessActualHostCPU,mejorIndividuoCPU,mejorFitnessIndividuoCPU);
							imprimirMejorIndividuoEnteraCPU(mejorFitnessIndividuoCPU, tamVectorFitnessMejoresIndividuosCPU, mejorIndividuoCPU, tamVectorMejoresIndividuosCPU, iteracion);
						}
					}
				}
			}else if(cantidadPoblacionesCPU > 0){
				//poblaciones solamente en CPU
				if((iteracion % 2) == 0){
					migracionRepresentacionEnteraCPU(nuevaPoblacionHostCPU, nuevoFitnessHostCPU, individuosAMigrarHostCPU, mt, individuoAMigrarGPUaCPUhost, matrizTiemposHost);
					if(modoDebug == 1){
						//cout <<"\n** Despues de Migrar CPU **";
						printf("\nLUEGO DE MIGRAR EN CPU:\n");
						if(imprimirPoblacionEntera == 1)
							imprimirEnteraCPU(nuevoFitnessHostCPU, tamVectorFitnessFloatCPU, nuevaPoblacionHostCPU, tamVectorPoblacion, iteracion);
						else{
							obtenerMejoresIndividuosEnteraCPU(nuevaPoblacionHostCPU,nuevoFitnessHostCPU,mejorIndividuoCPU,mejorFitnessIndividuoCPU);
							imprimirMejorIndividuoEnteraCPU(mejorFitnessIndividuoCPU, tamVectorFitnessMejoresIndividuosCPU, mejorIndividuoCPU, tamVectorMejoresIndividuosCPU, iteracion);
						}
					}
				}else{
					migracionRepresentacionEnteraCPU(poblacionActualHostCPU, fitnessActualHostCPU, individuosAMigrarHostCPU, mt, individuoAMigrarGPUaCPUhost, matrizTiemposHost);
					if(modoDebug == 1){
						//cout <<"\n** Despues de Migrar CPU **";
						printf("\nLUEGO DE MIGRAR EN CPU:\n");
						if(imprimirPoblacionEntera == 1)
							imprimirEnteraCPU(fitnessActualHostCPU, tamVectorFitnessFloatCPU, poblacionActualHostCPU, tamVectorPoblacion, iteracion);
						else{
							obtenerMejoresIndividuosEnteraCPU(poblacionActualHostCPU,fitnessActualHostCPU,mejorIndividuoCPU,mejorFitnessIndividuoCPU);
							imprimirMejorIndividuoEnteraCPU(mejorFitnessIndividuoCPU, tamVectorFitnessMejoresIndividuosCPU, mejorIndividuoCPU, tamVectorMejoresIndividuosCPU, iteracion);
						}
					}
				}
				if(modoDebug == 1){
					//printf("individuosAMigrar CPU\n");
					printf("\nINDIVIDUOS A MIGRAR EN CPU:\n");
					for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosoma*cantidadPoblacionesCPU; i++){
						printf("%d", individuosAMigrarHostCPU[i]);
						if((i+1)%cantGenesEnCromosoma == 0){
							printf(" ");
						}
					}
					//printf("\n-----------------\n");
					printf("\n\n");
				}
			}else{
				//poblaciones solamente en GPU
				if(modoDebug == 1){
					cudaMemcpy(individuosAMigrarHostGPU, individuosAMigrarDevice, tamVectorIndividuosAMigrarGPU, cudaMemcpyDeviceToHost);

					//printf("individuosAMigrar GPU\n");
					printf("\nINDIVIDUOS A MIGRAR EN GPU:\n");
					for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosoma*cantidadPoblacionesGPU; i++){
						printf("%d", individuosAMigrarHostGPU[i]);
						if((i+1)%cantGenesEnCromosoma == 0){
							printf(" ");
						}
					}
					//printf("\n-----------------\n");
					printf("\n\n");
				}
				if((iteracion % 2) == 0){
					migracionRepresentacionEntera<<<tamGrid, tamBlockMigracion>>>(nuevaPoblacionDevice, nuevoFitnessDevice, individuosAMigrarDevice, r, individuoAMigrarCPUaGPUdevice, matrizTiemposDevice);
					if(modoDebug == 1){
						//cout <<"\n**Despues de Migrar GPU**";
						printf("\nLUEGO DE MIGRAR EN GPU:\n");
						if(imprimirPoblacionEntera == 1)
							traerImprimirEntera(nuevoFitnessHostGPU, nuevoFitnessDevice, tamVectorFitnessFloat, nuevaPoblacionHostGPU, nuevaPoblacionDevice, tamVectorPoblacion, iteracion);
						else{
							obtenerMejoresIndividuosEntera<<<tamGrid, tamBlockMigracion>>>(nuevaPoblacionDevice, nuevoFitnessDevice, mejorIndividuoGPUDevice, mejorFitnessIndividuoGPUDevice);
							traerImprimirMejorIndividuoEntera(mejorFitnessIndividuoGPU, mejorFitnessIndividuoGPUDevice, tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU, mejorIndividuoGPU, mejorIndividuoGPUDevice, tamVectorMejoresIndividuosGPU, iteracion);
						}
					}
				}else{
					migracionRepresentacionEntera<<<tamGrid, tamBlockMigracion>>>(poblacionActualDevice, fitnessActualDevice, individuosAMigrarDevice, r, individuoAMigrarCPUaGPUdevice, matrizTiemposDevice);
					if(modoDebug == 1){
						//cout <<"\n**Despues de Migrar GPU**";
						printf("\nLUEGO DE MIGRAR EN GPU:\n");
						if(imprimirPoblacionEntera == 1)
							traerImprimirEntera(fitnessActualHostGPU, fitnessActualDevice, tamVectorFitnessFloat, poblacionActualHostGPU, poblacionActualDevice, tamVectorPoblacion, iteracion);
						else{
							obtenerMejoresIndividuosEntera<<<tamGrid, tamBlockMigracion>>>(poblacionActualDevice, fitnessActualDevice, mejorIndividuoGPUDevice, mejorFitnessIndividuoGPUDevice);
							traerImprimirMejorIndividuoEntera(mejorFitnessIndividuoGPU, mejorFitnessIndividuoGPUDevice, tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU, mejorIndividuoGPU, mejorIndividuoGPUDevice, tamVectorMejoresIndividuosGPU, iteracion);
						}
					}
				}
			}
		}
		iteracion++;
	}
	printf("Tiempo de ejecucion efectivo: %f s\n", ((double)clock() - inicio) / CLOCKS_PER_SEC);
	if(cantidadPoblacionesGPU > 0){
		if(((iteracion -1) % 2) == 0){
			if(imprimirPoblacionEntera == 1)
				traerImprimirEntera(nuevoFitnessHostGPU, nuevoFitnessDevice, tamVectorFitnessFloat, nuevaPoblacionHostGPU, nuevaPoblacionDevice, tamVectorPoblacion, iteracion);
			else{
				obtenerMejoresIndividuosEntera<<<tamGrid, tamBlockMigracion>>>(nuevaPoblacionDevice, nuevoFitnessDevice, mejorIndividuoGPUDevice, mejorFitnessIndividuoGPUDevice);
				traerImprimirMejorIndividuoEntera(mejorFitnessIndividuoGPU, mejorFitnessIndividuoGPUDevice, tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU, mejorIndividuoGPU, mejorIndividuoGPUDevice, tamVectorMejoresIndividuosGPU, iteracion);
			}
		}
		else{
			if(imprimirPoblacionEntera == 1)
				traerImprimirEntera(fitnessActualHostGPU, fitnessActualDevice, tamVectorFitnessFloat, poblacionActualHostGPU, poblacionActualDevice, tamVectorPoblacion, iteracion);
			else{
				obtenerMejoresIndividuosEntera<<<tamGrid, tamBlockMigracion>>>(poblacionActualDevice, fitnessActualDevice, mejorIndividuoGPUDevice, mejorFitnessIndividuoGPUDevice);
				traerImprimirMejorIndividuoEntera(mejorFitnessIndividuoGPU, mejorFitnessIndividuoGPUDevice, tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU, mejorIndividuoGPU, mejorIndividuoGPUDevice, tamVectorMejoresIndividuosGPU, iteracion);
			}
		}
	}
	
	// free memory for all Cuda malloc
	cudaFree(poblacionActualDevice);
	cudaFree(nuevaPoblacionDevice);
	cudaFree(fitnessActualDevice);
	cudaFree(fitnessOrdenadoDevice);
	cudaFree(indicesFitnessOrdenadoDevice);
	cudaFree(nuevoFitnessDevice);
	cudaFree(probabilidadRuletaDevice);
	cudaFree(fitnessTotalParaRuletaDevice);
	cudaFree(poblacionActualAcambiarDevice);
	cudaFree(nuevaPoblacionAcambiarDevice);
	cudaFree(individuosAMigrarDevice);
	cudaFree(mejorIndividuoGPUDevice);
	cudaFree(mejorFitnessIndividuoGPUDevice);
	cudaFree(matrizTiemposDevice);
	// free memory for all C++ new
	//delete mt;

	deleteRandom(r);
	// free memory for all C malloc
	free(poblacionActualHostGPU);
	free(nuevaPoblacionHostGPU);
	free(fitnessActualHostGPU);
	free(nuevoFitnessHostGPU);
	free(probabilidadRuletaHost);
	free(fitnessTotalParaRuletaHost);
	free(individuosAMigrarHostGPU);
	free(mejorIndividuoCPU);
	free(mejorIndividuoGPU);
	free(mejorFitnessIndividuoCPU);
	free(mejorFitnessIndividuoGPU);
	free(indicesFitnessOrdenadoHost);
	free(matrizTiemposHost);
	
	if(cantidadPoblacionesCPU > 0){
		free(poblacionActualHostCPU);
		free(nuevaPoblacionHostCPU);
		free(fitnessActualHostCPU);
		free(nuevoFitnessHostCPU);
		free(individuosAMigrarHostCPU);
		free(indicesFitnessOrdenadoHostCPU);
		free(fitnessOrdenadoHostCPU);
		free(poblacionActualAcambiarHostCPU);
		free(nuevaPoblacionAcambiarHostCPU);
		free(probabilidadRuletaHostCPU);
		free(fitnessTotalParaRuletaHostCPU);
	}
	if(cantidadPoblacionesCPU > 0 && cantidadPoblacionesGPU > 0){
		cudaFree(individuoAMigrarCPUaGPUdevice);
		cudaFree(individuoAMigrarGPUaCPUdevice);
		free(individuoAMigrarCPUaGPUhost);
		free(individuoAMigrarGPUaCPUhost);
	}
	
	if(strcmp(cudaGetErrorString(cudaPeekAtLastError()), "no error") != 0)
		printf("GPU Error: %s\n\n",cudaGetErrorString(cudaPeekAtLastError()));
	if(strcmp(cudaGetErrorString(cudaThreadSynchronize()), "no error") != 0)
		printf("GPU Error: %s\n\n",cudaGetErrorString(cudaThreadSynchronize()));	
	
}


